冰川储量和面积是开展冰川变化对河流水文过程影响研究的重要基础数据。受历史时期卫星遥感影像匮乏的影响，传统基于遥感影像的历史时期冰川编目编制困难。长江黄河源区冰川的快速变化对流域中上游水文过程具有重要影响，但多时期冰川编目和储量数据的缺乏阻碍了这两个流域冰川变化影响的研究。1960-2020年长江黄河源冰川厚度与面积IGM模型模拟数据集是为弥补这一数据空缺而制作。所采用的IGM冰川模型是国际冰川学界近期推出的基于深度学习方法模拟冰川演化过程的模型，能够基于冰川动力学原理和物质平衡过程模拟百年尺度的冰川演化历史，模型结果对气候变化影响下的冰川演化过程具有较好的反映。对长江黄河源区冰川的模拟结果包括1960-2020年期间以5年为间隔输出的冰川厚度以及由其推算的冰川面积，可在一定程度上弥补长江黄河源区早期数据缺失的问题。
IGM（即Instructed Glacier Model)由瑞士苏黎世大学Guillaume Jouvet等人开发，2021年正式发布，主要用于模拟三维冰川演化过程。IGM模型利用Python编制，充分利用了OGGM等现有工具，采用模块化架构，并使用水平规则网格进行数值离散化，实现冰川质量守恒、高阶三维冰流力学、冰热状态焓模型、融化/积累表面质量平衡模型和其他冰川过程的模拟。IGM采用TensorFlow库，基于GPU运算，以矢量化方式对冰流物理进行建模，计算效率优异，主要用于大区域/高分辨率建模，同时也可用于单条冰川演化过程的模拟。在模型输入为冰川范围（冰川边界）时，IGM将自动收集冰川所在区域的DEM和再分析气象数据，对冰川在指定时段内的物质平衡和动力过程进行模拟，默认输出为空间分辨率为100-1000m、时间分辨率为逐月至逐年的冰川厚度，并以厚度这一冰川状态根本性指征的变化来表示冰川的演化过程。
(1)以长江黄河源地区1970年冰川边界为IGM模型的初始条件，以遥感获取的1990、2000、2010和2020年前后冰川边界作为控制条件，逐条模拟1960-2020年期间长江黄河源区冰川的物质平衡和动力过程，并输出1960-2020期间每5年一期、分辨率为100m的冰川厚度；
(2)采用双线性插值方法，将原100m分辨率冰川厚度插值为25m；
(3)提取重采样模拟厚度中的有效（非零值）模拟范围并裁剪形成逐条冰川的冰川厚度模拟结果；
(4)以2m为判断冰川与非冰川的厚度阈值，从裁剪后冰川厚度中生成编码唯一的逐冰川掩膜，并进行拼接和栅矢转换，形成冰川边界。
由于模拟的冰川边界是从冰川厚度模拟结果中生成，驱动模型的再分析气候资料分辨率较差、数据不确定性较大，且所用DEM及模型本身也均存在诸多不确定性，因此无论是模拟的冰川厚度和冰川边界均存在一定模糊性和不确定性，难以与真实冰川厚度和边界一一对应。在模拟过程中，为控制模型模拟过程，除了以1970s冰川边界为初始约束条件外，还加入1990、2000、2010和2020年前后冰川边界作为控制条件，最大限度保证模拟边界和遥感提取的真实边界相契合。通过对比发现，模拟生成的1970、1990、2000、2010和2020年冰川面积与真实面积间的平均差异为2.8%。
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CSTR:11738.11.NCDC.GLACIER.DB6957.2025
10.12072/ncdc.glacier.db6957.2025
